ディープラーニングと人工知能 今週の事例 Top 5 (2018 年 9 月 7 日)
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ディープラーニングは、人工知能 (AI) 分野の中でも最も急激な成長を遂げています。 イノベーションを加速させるディープラーニングと AI について、今週の事例 Top 5 をまとめました。 1. Microsoft Azure が NVIDIA GPU Cloud に対応し、AI および HPC ワークロードをサポート 2. Pinterest、AI を活用して「おすすめ」システムを強化 3. ジョンズ ホプキンス大学の研究チーム、ディープラーニングで膵臓がんに挑む 4. MIT の研究チーム、複数の音 1 つひとつを判別できるニューラル ネットワークを開発 5. AI ボットが椅子をデザイン、驚きの出来栄え
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ディープラーニングと人工知能 今週の事例 Top 5 (2018 年 9 月 7 日)
- 4. TOP 5 1. Microsoft Azure が NVIDIA GPU Cloud に対応し、AI および HPC ワークロードをサポート 2. Pinterest、AI を活用して「おすすめ」システムを強化 3. ジョンズ ホプキンス大学の研究チーム、ディープラーニングで膵臓がんに挑む 4. MIT の研究チーム、複数の音 1 つひとつを判別できるニューラル ネットワークを開発 5. AI ボットが椅子をデザイン、驚きの出来栄え
- 5. MICROSOFT AZURE が NVIDIA GPU CLOUD に対応し、 AI および HPC ワークロードをサポート マイクロソフトは、NVIDIA GPU プロジェクトに対する新たなレベルの サポートを Azure に追加しました。ディープラーニングや高性能 コンピューティング (HPC) のワークロードを実行するユーザーにとって、 これは嬉しいニュースとなるでしょう。NVIDIA とマイクロソフトは、 GPU アクセラレーテッド ソフトウェアの構成があらかじめ済んでいる コンテナーを使用すれば、データ サイエンティスト、開発者、研究者 などは、統合作業やテストに多くの手間をかけることなく、HPC タスク の実行に移ることができるとしています。 1 出典: https://japan.zdnet.com/article/35124828/ 記事を読む
- 6. PINTEREST、AI を活用して「おすすめ」システムを強化 Pinterest の開発チームはスタンフォード大学の開発チームと 共同で、高度なおすすめ機能「PinSage」を発表しました。 これは、ディープラーニング ベースのフレームワークを使用して、 ソーシャル ネットワーク上の広告やショッピング関連の画像の 中から、おすすめのものを提示するという機能です。 Pinterest のエンジニアである Ruining He 氏は、自身の ブログ記事で次のように述べています。「Pinterest の月間 アクティブ ユーザー数は 2 億を超えるまでに成長し、これまで 保存された画像の数は 1,000 億を下りません。となれば、 私たちはこの勢いを維持するテクノロジだけでなく、さらに スマートなおすすめ機能を開発していく必要があります」 2 出典: https://news.developer.nvidia.com/pinterest-uses-ai-to-enhance-its-recommendations-system/ 詳細を確認する (英語)
- 7. ジョンズ ホプキンス大学の研究チーム、 ディープラーニングで膵臓がんに挑む アメリカがん協会の発表によると、膵臓がんはあらゆるがんの中で 最も生存率が低く、5 年生存率はわずか 7% です。ジョンズ ホプキンス大学の研究者であり、放射線を専門とする Elliot K. Fishman 医師は、この数字を変えようと最前線で奮闘しています。 そんな Fishman 医師が頼りにしているのが人工知能です。 早期発見は治療の鍵です。研究チームは、AI による検出方法に よって膵臓がんの約 3 分の 1 が 4 ～ 12 か月早く発見できるよう になると見込んでいます。 3 出典: https://www.healthcareitnews.com/news/johns-hopkins-researchers-use-deep-learning-combat-pancreatic-cancer 記事を読む (英語)
- 8. MIT の研究チーム、複数の音 1 つひとつを判別できる ニューラル ネットワークを開発 MIT の研究チームはミュージック ビデオを使用して、音源を ピンポイントに検出できるようニューラル ネットワークをトレーニング しています。以前は NVIDIA リサーチのインターンとして、現在は MIT で研究にあたっている Hang Zhao 氏は、チームのディープ ラーニング システムについて、「無数の YouTube 動画を分類せず そのまま学習させた結果、どの対象物がどのような音を出している かを理解できるようになった」と説明しています。 Zhao 氏はこの成果は画期的であり、音声認識、聴覚科学、 音楽、ロボット工学など、幅広い分野に応用できると語っています。 4 出典: https://blogs.nvidia.com/blog/2018/08/28/music-youtube-cocktail-party-problem-ai-artificial-intelligence-deep-learning/ 記事を読む (英語)
- 9. AI ボットが椅子をデザイン、驚きの出来栄え デザイナーの Philipp Schmitt 氏と Steffen Weiss 氏は、ニューラル ネットワークによるデザインが、著名なデザイナーの創造センスの域に 達することができるのか、また「デザインの伝統」を新たな形へと生まれ 変わらせることができるのかを確かめようとしました。 これは、革新性、機能性、芸術性というきわめて人間的な感性に よって「優れたデザインである」とその価値が認められているものについて 多くの疑問を呈する試みです。はたしてボットは、椅子のように象徴性 豊かなものを作り出すことができるのでしょうか。そして、イームズや ブロイヤーのデザインに漂う洗練された美しさを表現できるのでしょうか。 2018 年の今なら、その可能性は大いにあるでしょう。 5 出典: https://www.fastcompany.com/90228357/these-chairs-were-designed-by-an-ai-bot-and-theyre-surprisingly-good 記事を読む (英語)